负载均衡：节点负载差距这么大，为什么收到的流量还一样？
本文讲解RPC框架中的负载均衡机制，对比传统Web负载均衡，阐述其由调用端自主选择节点的优势。针对业务提出“智能调控流量”需求，提出自适应负载均衡方案：通过收集服务节点的CPU、内存、响应耗时等指标进行打分，动态调整节点权重，结合随机权重算法实现流量合理分配，提升系统稳定性和可用性。
Ribbon负载均衡
本文深入讲解Spring Cloud中Ribbon实现客户端负载均衡的原理，包括@LoadBalanced注解的作用、负载均衡策略分类与算法，并演示如何自定义配置及优化饥饿加载，帮助读者全面掌握Ribbon的核心机制与应用实践。
负载均衡算法
本文介绍了多种负载均衡算法：随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。涵盖适用场景、实现原理与优化策略，如加权随机与加权轮询，并结合代码与图示解析调度逻辑，适用于分布式系统流量分配设计。
负载均衡算法
负载均衡算法包括随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希和一致性哈希。随机与加权随机适用于性能相近或差异明显的服务器；轮询按序调用，加权版本可分配不同权重；最小活跃数动态调度至负载低的节点；源地址哈希确保同一IP请求固定服务器；一致性哈希减少节点变动时的数据迁移，提升稳定性。
负载均衡算法
本文介绍多种负载均衡算法：随机、加权随机、轮询、加权轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。涵盖其实现原理与适用场景，如加权算法提升高性能节点利用率，最小活跃数实现动态负载分配，哈希类算法保障请求粘性，提升系统稳定性与性能。（238字）
负载均衡：节点负载差距这么大，为什么收到的流量还一样？
本文探讨RPC框架中的负载均衡机制，对比传统Web负载均衡，提出自适应负载均衡方案。通过收集服务节点的CPU、内存、响应时间等指标动态打分，结合权重调整，实现流量智能分配，避免老旧或高负载节点拖累整体性能，提升系统可用性与自动化治理能力。
Ribbon负载均衡
本节深入讲解Ribbon实现客户端负载均衡的原理，解析@LoadBalanced注解的作用机制，剖析其如何通过RestTemplate拦截请求、选择服务实例并重写URL。结合Eureka，详解负载均衡策略配置、自定义规则及饥饿加载优化，帮助读者全面掌握Ribbon核心知识点，并引出后续Nacos等服务端负载均衡实现的对比思考。（238字）
负载均衡算法
本文介绍了多种负载均衡算法：随机、加权随机、轮询、加权轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。适用于不同场景，如性能均等或差异大的服务器集群，强调请求分发的公平性、稳定性与一致性，提升系统整体负载能力与响应效率。（238字）
Ribbon负载均衡
本节深入讲解Ribbon实现客户端负载均衡的原理，解析@LoadBalanced注解的作用机制，剖析其通过拦截器、服务选取、URL重构实现负载均衡的全流程，并介绍自定义策略与饥饿加载优化方法，帮助读者全面掌握Ribbon核心知识。（238字）
负载均衡算法
本文介绍了多种负载均衡算法：随机、加权随机、轮询、加权轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。适用于不同场景，如性能均等或差异大的服务器集群，强调请求分发的公平性、稳定性与一致性，提升系统整体性能与可靠性。（238字）
